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迈向通用机器人：将生成人工智能与人形机器人连接起来
Technavio 的“2023-2027 年全球人形机器人市场”研究估计了年平均增长率**数据从每个参与者的网站收集，并经过 Factiva 新闻评论和市场研究中的参与者识别（Technavio、Statista、IDC、Forrester）。人形机器人市场的其他关键研究：Statista 对全球协作机器人市场的研究（2022 年）；Insight Partners 对欧洲外骨骼机器人系统市场的研究（2023 年）
π0：通用机器人控制的视觉语言流动流模型
人工智能系统有各种形状和大小，从高度专业化的系统解决了人类思想无法接近的复杂概率，例如预测蛋白质的构象[21]到可以产生基于文本提示[40]的栩栩如生的高分辨率图像或视频的系统。然而，人类智能大多数机器智能的轴轴是多功能性的：解决位于各种物理环境中的各种任务的能力，同时巧妙地响应环境约束，语言命令和意外的扰动。也许可以在大型语言和视觉语言模型[1，48]中看到AI中这种多功能性的最切实进步：在网络上从大型且非常多样化的图像和文本进行预培训的系统，然后使用更精心策划的数据集进行精细调整（“对齐”），以诱发行为和响应的态度模式。尽管已经证明了这种模型可以表现出广泛的指导跟踪和解决问题的能力[53，27]，但它们并不像人们那样真正地位于物理世界中，并且他们对身体互动的理解完全基于抽象描述。这样的方法是要向AI系统取得切实的进步，这些系统表现出人们所拥有的那种物理位置的多功能性，我们将需要在物理位置的数据上训练它们 - 也就是说，来自体现的机器人剂的数据。在自然语言[1]和计算机视觉[39]中，预先培训的多任务数据的通用基础模型倾向于优于狭义和专业的可以任务执行各种机器人行为的灵活和通用模型具有巨大的实践后果，但它们也可能为当今机器人学习面临的一些最艰巨的挑战提供解决方案，例如数据的可用性，概括和鲁棒性。
通用机载仪表系统；全新面貌
下图显示了 CAIS 总线的最基本配置。数据总线以命令/响应方式同步运行，并通过命令总线和回复总线以全双工方式进行传输。CAIS 是一种确定性总线，它根据格式中放置的采样时间提供连贯数据。数据总线上的信息流由设置数据采集单元 (DAU) 操作模式的广播命令和请求 DAU 特定操作的 DAU 命令组成。因此，回复总线上的所有数据都是来自总线控制器的 DAU 命令的结果。此外，该总线还可用于与其他系统元素（如驾驶舱显示器、记录器）进行通信。这样就可以单点访问各种系统信息，并允许系统监控关键数据，例如飞行员开关活动、飞行员任务屏幕设置和遥测记录器状态。请注意，CAIS 总线不仅可以用作仪表总线，还可以用作全车通信总线。
模拟模型和通用机器。Greif Hans Joachim 的范式：人工智能中的认知透明度，思想与机器，Springer，第 32 卷，第 1 期，2022 年，第 111-133 页，DOI：10.1007/s11023-022-09596-9
摘要 人工智能 (AI) 中的认识论不透明问题通常被描述为不透明算法导致不透明模型的问题。然而，人工智能模型的透明度不应被视为其算法属性的绝对衡量标准，而应被视为模型对人类用户的可理解程度。它的认识论相关元素将在计算层面之上和之外的各个层面上指定。为了阐明这一说法，我首先将计算机模型及其基于算法的普遍性主张与控制论风格的模拟模型及其对模型元素和目标系统之间结构同构的主张进行对比（收录于：Black，模型与隐喻，1962 年）。模拟模型旨在实现感知或概念上可访问的模型-目标关系，而计算机模型则导致这些关系中一种特定的不确定性，需要以特定的方式解决。然后，我对两种当代人工智能方法进行了比较，这两种方法虽然相关，但明显与上述建模范式一致，并代表了实现模型可理解性的不同策略：深度神经网络和预测处理。我得出的结论是，它们各自的认知透明程度主要取决于建模的根本目的，而不是它们的计算属性。